- YOLOv9改进,YOLOv9检测头融合ASFF(自适应空间特征融合),全网首发
挂科边缘
YOLOv9改进YOLO目标检测人工智能深度学习计算机视觉
摘要一种新颖的数据驱动的金字塔特征融合策略,称为自适应空间特征融合(ASFF)。它学习了在空间上过滤冲突信息以抑制不一致的方法,从而提高了特征的尺度不变性,并引入了几乎免费的推理开销。#理论介绍目标检测在处理不同尺度的目标时,常采用特征金字塔结构。然而,这种金字塔结构在单步检测器中存在尺度不一致性问题,即不同尺度的特征层在检测过程中可能产生冲突,导致精度下降。ASFF方法通过学习每个尺度特征的自适
- RTX 4090D和A10和T4显卡差别、价格对比
张3蜂
软件安装部署开源神经网络人工智能深度学习机器学习
RTX4090D、NVIDIAA10和NVIDIAT4三款显卡在设计用途、性能、功耗、价格等方面都有显著差异,以下是它们的主要区别:1.设计用途:RTX4090D:面向高端消费者市场,主要用于游戏、内容创作和3D渲染,适合需要高图形性能的用户,如游戏玩家和内容创作者。NVIDIAA10:专为数据中心和企业应用设计,优化了AI推理、深度学习、虚拟桌面基础设施(VDI)以及多实例GPU(多用户共享显卡
- 知识图谱自动构建:从海量非结构化数据中提取知识
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
1.背景介绍1.1知识工程的演进长期以来,知识工程领域一直致力于将人类知识以结构化的方式进行表达和存储,以便于计算机系统进行理解和推理。早期的知识库系统依赖于专家手工构建,费时费力且难以扩展。随着互联网的普及和信息爆炸时代的到来,海量非结构化数据成为重要的知识来源,如何高效地从这些数据中提取知识成为一个亟待解决的问题。1.2知识图谱的兴起知识图谱作为一种大规模语义网络,能够有效地表示实体、概念及其
- 【有啥问啥】大模型赋能智能座舱:重塑未来出行体验
有啥问啥
大模型行业调研语言模型汽车人工智能
大模型赋能智能座舱:重塑未来出行体验在科技日新月异的今天,人工智能(AI)正以前所未有的速度改变着各行各业,而智能座舱作为现代汽车产业的重要组成部分,也在经历一场由大模型技术引领的重大变革。这些变化不仅赋予了智能座舱更强的学习与推理能力,还为用户带来了前所未有的个性化服务体验。让我们一起走进几位普通车主的故事,看看他们的生活因智能座舱而发生了怎样的改变。一、智能座舱与大模型:技术融合的前沿趋势(一
- 拨开迷雾:人工智能核心领域与大模型的演进逻辑!新手放心进,保证通俗易懂!!
小南AI学院
人工智能
1.人工智能的定义及其子领域人工智能(ArtificialIntelligence,AI)是计算机科学的一个重要分支,旨在模拟和扩展人类智能。AI涉及多个学科,涵盖数学、计算机科学、认知科学等领域。根据研究内容和技术特点,人工智能主要分为以下几个子领域:1.1人工智能人工智能是一个广义的概念,包含任何试图让机器表现出类似人类智能的技术。传统人工智能注重规则设计和逻辑推理,而现代人工智能通过机器学习
- 【vLLM 学习】使用 OpenVINO 安装
HyperAI超神经
vLLMopenvino人工智能pythonvLLMLLMGPU编程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架,实现了KV缓存内存几乎零浪费,解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/由OpenVINO驱动的vLLM支持来自vLLM支持的模型列表中的所有LLM模型,并且可以在所有x86-64CPU上(至少需要AVX2支持)进行最佳的模型服务。OpenVINO的vLLM后端支持以下高级vLLM特性:前
- 《DeepSeek R1:开源大模型的破局者》
空云风语
神经网络人工智能深度学习人工智能开源
惊爆!中国开源大模型震撼登场在人工智能领域的激烈竞争中,一场震撼全球的技术革命正悄然发生。2025年1月20日晚,一家来自中国的人工智能初创公司——DeepSeek(深度求索),如同一颗耀眼的新星,划破了AI世界的夜空,发布了其最新推理模型DeepSeek-R1正式版。这一消息迅速在全球范围内引发了轩然大波,犹如巨石投入平静的湖面,激起千层浪。消息一经传出,各大科技媒体纷纷将其置于头条位置,相关报
- 地图侦探的屠龙宝刀:Overpass ql 语法详解与使用
navigateException
数据库c语言python人工智能安全数据挖掘大数据
Overpassql教程前言网络迷踪(人肉图片搜索)是前几年互联网上很火的一种侦探游戏。一般由油管主、b站up或者抖音博主发起。网友在评论区留言提供谜题和赏金,博主解谜、制作视频并领取粉丝提供的赏金。网友提供的谜题一般就是其随手拍摄或是在各种街景地图软件上面找到的地点截图,此外其亦可能会提供时间、方向等信息,从而降低题目难度,帮助解题。网络迷踪不仅是一种互联网游戏,在很多方面会有更加深层的意义。例
- 对话小羊驼vicuna
Always_Shine
大模型人工智能深度学习大模型自然语言处理
文章目录1.gpu租用2.公网网盘存储实例/数据3.登录实例4.预训练模型下载5.llama、alpaca、vicuna的前世今生6.对话Vicuna(1)llama-2-7b-hf(2)vicuna-7b-delta-v0(3)vicuna-7b-v0(4)执行推理1.gpu租用阿里云(AlibabaCloud)https://www.aliyun.com腾讯云(TencentCloud)htt
- AGI与量子引力的研究前景
AI天才研究院
【精选大厂面试题详解】大厂Offer收割机面试题简历程序员读书硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据AIGCAGILLMJavaPython架构设计Agent程序员实现财富自由
1.AGI在人工智能领域的重要性题目:请简要阐述人工通用智能(AGI)在人工智能领域的意义。答案:人工通用智能(AGI)是指具有与人类智能相似的能力的人工智能系统,能够理解、学习、推理、感知和应对各种复杂环境。AGI在人工智能领域的重要性体现在以下几个方面:超越特定任务的通用能力:AGI能够处理多种不同的任务,而不仅仅是单一的任务,这使得它能够为各行各业提供更加广泛的应用。提高生产效率:AGI在自
- Firefly-LLaMA2-Chinese - 开源中文LLaMA2大模型
伊织产研
Firefly-LLaMA2LLaMA-2
文章目录关于模型列表&数据列表训练细节增量预训练&指令微调数据格式&数据处理逻辑增量预训练指令微调模型推理权重合并模型推理部署关于github:https://github.com/yangjianxin1/Firefly-LLaMA2-Chinese本项目与Firefly一脉相承,专注于低资源增量预训练,既支持对Baichuan2、Qwen、InternLM等原生中文模型进行增量预训练,也可对L
- Meta Llama 3 使用 Hugging Face 和 PyTorch 优化 CPU 推理
lichunericli
人工智能pytorchllama
原文地址:meta-llama-3-optimized-cpu-inference-with-hugging-face-and-pytorch了解在CPU上部署Meta*Llama3时如何减少模型延迟2024年4月19日万众期待的Meta第三代Llama发布了,我想确保你知道如何以最佳方式部署这个最先进的(SoTA)LLM。在本文中,我们将重点讨论如何执行只权重量化(WOQ)来压缩8B参数模型并改
- vLLM-prefix浅析(System Prompt,大模型推理加速)
javastart
aigc大模型promptprompttransformer性能优化AIGC
原文:vLLM-prefix浅析(SystemPrompt,大模型推理加速)简介本文浅析了在大模型推理加速方面一个非常优秀的项目vLLM的一个新特性Prefix。在Prompt中有相同前缀时可以提高吞吐量降低延迟,换句话说可以省去这部分相同前缀在自注意力阶段的重复计算。更新2024.1.18:Prefix已经合并到主分支上了!如果你的vLLM不能使用也许是时候升级一下体验下新功能哩!https:/
- Qwen1.5:使用VLLM加速推理模型(包含:OpenAI如何调用)
写bug如流水
大模型vllmQwen1.5openAI
如何安装和配置VLLM库在开始使用VLLM库之前,首先需要确保安装正确的版本。以下指南将帮助你完成安装和配置。安装VLLM库根据你的需求选择合适的版本进行安装。如果你只需要基本功能,可以安装版本0.3。使用以下命令安装:pipinstallvllm==0.3如果你需要使用GPTQ-int8量化模型,那么应该安装0.4或更高版本:pipinstallvllm>=0.4启动模型服务在安装完毕后,可以通
- 深入解析vLLM:加速大模型推理的高效框架
秋声studio
口语化解析人工智能模型调优nlpvLLM
深入解析vLLM:加速大模型推理的高效框架引言在现代深度学习应用中,大型语言模型(如GPT、GLM、LLaMA、Qwen等)的推理速度和资源利用率成为关键挑战。vLLM(VirtualLargeLanguageModel)是由伯克利大学LMSYS组织开源的大语言模型高速推理框架,旨在极大地提升实时场景下的语言模型服务的吞吐量与内存使用效率。本文将深入探讨vLLM的工作原理及其优化技术。一、vLLM
- nvdia triton server运行pt文件
滑稽的柴犬
神经网络机器学习python
tritonserver默认都是tensorrt推理。但也会出现有操作不支持,导致无法转模型为engine的情况。可以选择直接运行pytorch的pt文件,以下为操作步骤。1.pytorch后端环境编译步骤原理是使用pytorchC++API运行pt文件模型。安装依赖项apt-getinstallpatchelfrapidjson-devpython3-dev构建NGC的PyTorch容器。例如,
- 【释放算力潜能】基于华为鲲鹏920 + 昇腾310B的VPX架构主板
国产化嵌入式平台解决方案
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在高性能计算领域,计算需求的增长推动着硬件架构的不断革新,而VPX架构以其高带宽、模块化和强大的环境适应能力成为了新一代嵌入式计算系统的核心选择。一款高性能VPX架构主板——采用华为鲲鹏920处理器与昇腾310BAI加速模块的创新设计,专为边缘计算、AI推理、高性能计算和国防工业等领域打造。架构亮点:鲲鹏920与昇腾310B的无缝协同计算核心:华为鲲鹏920作为国产ARM架构处理器的佼佼者,鲲鹏9
- Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成
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Langchain[6]-LangGraph:异步和流、图可视化、多智能体协作、LCEL代码生成1.异步和流因为任何大模型在推理的时候,都会有一定的时间延迟,这是由大模型的底层架构决定的,所以在很多应用,尤其是对话应用中,使用异步以及流式输出,是大幅提升用户体验的较好方法。在langGraph中可以很方便的实现异步和流,简单例子为例:异步调用方法:inputs={"messages"
- Direct Preference Optimization (DPO): 一种无需强化学习的语言模型偏好优化方法
Yuleave
论文学习语言模型人工智能自然语言处理
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2305.182901.背景与挑战近年来,大规模无监督语言模型(LM)在知识获取和推理能力方面取得了显著进展,但如何精确控制其行为仍是一个难题。现有的方法通常通过**强化学习从人类反馈(RLHF)**来引导模型行为,但RLHF存在以下问题:复杂性高:RLHF需要先训练一个奖励模型来反映人类偏好,然后使用强化学习来微调语言模型,使其在最大化奖励的
- 智能推理的革命:DeepSeek-R1 深度解析其算法与实现
步子哥
算法人工智能
在人工智能(AI)领域,语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正以惊人的速度发展,变得越来越智能,能够理解和生成复杂的语言内容。然而,尽管现有的模型在许多任务上表现出色,它们在深度推理和逻辑思维方面仍有显著的提升空间。DeepSeek-R1的出现,正是为了解决这一问题,通过强化学习(ReinforcementLearning,RL)赋予语言模型更强大的推理能力,开创了LLMs
- 《从传统到智能:大模型交换机的变革之路》
烁月_o9
数据库服务器运维web安全安全
大模型交换机是一种专门为大规模人工智能模型提供网络和计算资源调度的硬件设备。以下是关于它的详细介绍:特点高带宽和低延迟:大模型的训练和推理通常需要处理大量的数据,高带宽可以确保数据在各个计算节点之间快速传输,低延迟则能减少数据传输过程中可能出现的瓶颈,提高训练和推理的效率。智能路由与数据调度:基于AI算法的调度机制,能够动态地调整数据传输路径,以应对不同网络条件和负载的变化,避免某些节点的拥塞,确
- paddleseg推理预测文件解析predict.py
weightOneMillion
图像分割每天一篇PaddleSeg学习python人工智能
1预测命令格式predict.py脚本是专门用来可视化预测案例的,命令格式如下所示:pythonpredict.py\--configconfigs/quick_start/bisenet_optic_disc_512x512_1k.yml\--model_pathoutput/iter_1000/model.pdparams\--ima
- 基于大语言模型构建本地个人AI助理
由数入道
人工智能语言模型自然语言处理
在构建本地专属的个人AI助理时,我们需要处理多个方面的技术需求,确保其在多模态数据处理、实时查询、灵活推理、知识图谱更新等方面具备高效性、实时性和可扩展性。以下探讨如何基于大语言模型构建一个具备全面功能的个人AI助理,涵盖知识库管理、动态推理、用户交互、实时学习和跨模态集成等关键技术。一、技术设计总体架构1.目标与需求个性化AI助理:构建一个本地专属AI助理,能够处理多种输入格式(文本、图像、音频
- 自然语言处理(NLP)-总览图学习
汤姆和佩琦
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文章目录自然语言处理(NLP)-总览图学习1.一张总览图的学习1.语音学(Phonology)2.形态学(Morphology)3.句法学(Syntax)4.语义学(Semantics)5.推理(Reasoning)小结自然语言处理(NLP)-总览图学习转自《Python自然语言处理第二版》1.一张总览图的学习这张图片展示了一个自然语言处理的流程模型,涵盖了从语音分析到应用推理和执行的多个阶段,每
- 大模型GUI系列论文阅读 DAY4:《PREDICT: Multi-Agent-based Debate Simulation for Generalized Hate Speech Detecti》
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论文阅读
摘要虽然已经提出了一些公共基准用于训练仇恨言论检测模型,但这些基准之间的标注标准差异为模型的泛化学习带来了挑战,限制了其适用性。先前的研究提出了通过数据整合或扩充来泛化模型的方法,但在克服数据集之间的标注标准差异方面仍然存在局限性。为了解决这些挑战,我们提出了PREDICT,一种基于多代理(multi-agent)概念的仇恨言论检测新框架。PREDICT包括两个阶段:(1)PRE(基于视角的推理)
- NVIDIA L40s、A10、A40、A100、A6000横评,哪个GPU 更适合 AI 推理任务?
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技术科普商业建议人工智能gpu算力DigitalOceanaiAIGC
近年来,随着人工智能技术的发展,特别是深度学习模型的广泛应用,GPU(图形处理单元)作为加速计算的重要硬件,在AI领域扮演着越来越重要的角色。AI推理是指已经训练好的模型对新数据进行预测的过程。与训练阶段相比,推理通常对GPU的要求有所不同,更注重于能效比、延迟以及并发处理能力。本文将从这些角度出发,对比分析NVIDIA的L40s、A10、A40、A100、A6000五款GPU在AI推理任务中的表
- YOLOV11改进1-检测头篇
~啥也不会~
YOLO人工智能目标检测神经网络深度学习
文章目录前言一、YAML修改二、模型训练1.数据集准备2.环境准备3.训练3.1原结构训练3.2更改后的模型三.效果对比1.原始结构2.修改后的结果3.详细对比总结前言 目标检测领域里,小目标一直是一个难点问题,虽然我们可以用YOLO+SAHI的方式进行滑动窗口推理以提升准确率,但是他的耗时会线性增强,毕竟一张大图会被切成很多小图去推理,所以在很多场景下无法得到应用。这里,我们从探测头入手,
- InternLM: LMDeploy 量化部署进阶实践
dilvx
机器学习
LMDeploy部署模型模型部署是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行。欢迎使用LMDeploy,支持市面上主流的格式和算法。大模型缓存推理本章的前半部分主要讲量化,包括KV-Cache量化、权重量化、激活值量化。量化主要是为了节省存储空间,用int4,int8来重新表示fp16,将模型的显存占用控制在200G可接受的范围下。值得注意的是,在transformer架构下,计算的瓶颈主要在显存带宽
- 全场景深度思考模型发布:囊括三大推理能力,解锁医疗循证模式
量子位
1月24日,百川智能发布了国内首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型是国内目前唯一同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。在数学、代码等多个权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现均超越了o1-preview,展现了其在多领域推理方面的独特优势。此外,作为国内唯一专注医疗领域的头部大模型公司推出的深度思考模型,它还解锁了医疗循证模式,实现了从医
- NVIDIA-TensorRT-Python推理
呆呆珝
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1,前言NVIDIATensorRT进行模型推理的Python实现。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行时,它能够为深度学习模型提供低延迟和高吞吐量的推理能力。(由于官方文档的使用还是比较简单,也可能自己很菜,参考了别人的文档和自己摸索,写出来这个可以使用的API)2.Python-API推理step1:导入基本库(环境自行配置)#导入TensorRT库importtensorr
- mongodb3.03开启认证
21jhf
mongodb
下载了最新mongodb3.03版本,当使用--auth 参数命令行开启mongodb用户认证时遇到很多问题,现总结如下:
(百度上搜到的基本都是老版本的,看到db.addUser的就是,请忽略)
Windows下我做了一个bat文件,用来启动mongodb,命令行如下:
mongod --dbpath db\data --port 27017 --directoryperdb --logp
- 【Spark103】Task not serializable
bit1129
Serializable
Task not serializable是Spark开发过程最令人头疼的问题之一,这里记录下出现这个问题的两个实例,一个是自己遇到的,另一个是stackoverflow上看到。等有时间了再仔细探究出现Task not serialiazable的各种原因以及出现问题后如何快速定位问题的所在,至少目前阶段碰到此类问题,没有什么章法
1.
package spark.exampl
- 你所熟知的 LRU(最近最少使用)
dalan_123
java
关于LRU这个名词在很多地方或听说,或使用,接下来看下lru缓存回收的实现
1、大体的想法
a、查询出最近最晚使用的项
b、给最近的使用的项做标记
通过使用链表就可以完成这两个操作,关于最近最少使用的项只需要返回链表的尾部;标记最近使用的项,只需要将该项移除并放置到头部,那么难点就出现 你如何能够快速在链表定位对应的该项?
这时候多
- Javascript 跨域
周凡杨
JavaScriptjsonp跨域cross-domain
 
- linux下安装apache服务器
g21121
apache
安装apache
下载windows版本apache,下载地址:http://httpd.apache.org/download.cgi
1.windows下安装apache
Windows下安装apache比较简单,注意选择路径和端口即可,这里就不再赘述了。 2.linux下安装apache:
下载之后上传到linux的相关目录,这里指定为/home/apach
- FineReport的JS编辑框和URL地址栏语法简介
老A不折腾
finereportweb报表报表软件语法总结
JS编辑框:
1.FineReport的js。
作为一款BS产品,browser端的JavaScript是必不可少的。
FineReport中的js是已经调用了finereport.js的。
大家知道,预览报表时,报表servlet会将cpt模板转为html,在这个html的head头部中会引入FineReport的js,这个finereport.js中包含了许多内置的fun
- 根据STATUS信息对MySQL进行优化
墙头上一根草
status
mysql 查看当前正在执行的操作,即正在执行的sql语句的方法为:
show processlist 命令
mysql> show global status;可以列出MySQL服务器运行各种状态值,我个人较喜欢的用法是show status like '查询值%';一、慢查询mysql> show variab
- 我的spring学习笔记7-Spring的Bean配置文件给Bean定义别名
aijuans
Spring 3
本文介绍如何给Spring的Bean配置文件的Bean定义别名?
原始的
<bean id="business" class="onlyfun.caterpillar.device.Business">
<property name="writer">
<ref b
- 高性能mysql 之 性能剖析
annan211
性能mysqlmysql 性能剖析剖析
1 定义性能优化
mysql服务器性能,此处定义为 响应时间。
在解释性能优化之前,先来消除一个误解,很多人认为,性能优化就是降低cpu的利用率或者减少对资源的使用。
这是一个陷阱。
资源时用来消耗并用来工作的,所以有时候消耗更多的资源能够加快查询速度,保持cpu忙绿,这是必要的。很多时候发现
编译进了新版本的InnoDB之后,cpu利用率上升的很厉害,这并不
- 主外键和索引唯一性约束
百合不是茶
索引唯一性约束主外键约束联机删除
目标;第一步;创建两张表 用户表和文章表
第二步;发表文章
1,建表;
---用户表 BlogUsers
--userID唯一的
--userName
--pwd
--sex
create
- 线程的调度
bijian1013
java多线程thread线程的调度java多线程
1. Java提供一个线程调度程序来监控程序中启动后进入可运行状态的所有线程。线程调度程序按照线程的优先级决定应调度哪些线程来执行。
2. 多数线程的调度是抢占式的(即我想中断程序运行就中断,不需要和将被中断的程序协商)
a) 
- 查看日志常用命令
bijian1013
linux命令unix
一.日志查找方法,可以用通配符查某台主机上的所有服务器grep "关键字" /wls/applogs/custom-*/error.log
二.查看日志常用命令1.grep '关键字' error.log:在error.log中搜索'关键字'2.grep -C10 '关键字' error.log:显示关键字前后10行记录3.grep '关键字' error.l
- 【持久化框架MyBatis3一】MyBatis版HelloWorld
bit1129
helloworld
MyBatis这个系列的文章,主要参考《Java Persistence with MyBatis 3》。
样例数据
本文以MySQL数据库为例,建立一个STUDENTS表,插入两条数据,然后进行单表的增删改查
CREATE TABLE STUDENTS
(
stud_id int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
- 【Hadoop十五】Hadoop Counter
bit1129
hadoop
1. 只有Map任务的Map Reduce Job
File System Counters
FILE: Number of bytes read=3629530
FILE: Number of bytes written=98312
FILE: Number of read operations=0
FILE: Number of lar
- 解决Tomcat数据连接池无法释放
ronin47
tomcat 连接池 优化
近段时间,公司的检测中心报表系统(SMC)的开发人员时不时找到我,说用户老是出现无法登录的情况。前些日子因为手头上 有Jboss集群的测试工作,发现用户不能登录时,都是在Tomcat中将这个项目Reload一下就好了,不过只是治标而已,因为大概几个小时之后又会 再次出现无法登录的情况。
今天上午,开发人员小毛又找到我,要我协助将这个问题根治一下,拖太久用户难保不投诉。
简单分析了一
- java-75-二叉树两结点的最低共同父结点
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import ljn.help.*;
public class BTreeLowestParentOfTwoNodes {
public static void main(String[] args) {
/*
* node data is stored in
- 行业垂直搜索引擎网页抓取项目
carlwu
LuceneNutchHeritrixSolr
公司有一个搜索引擎项目,希望各路高人有空来帮忙指导,谢谢!
这是详细需求:
(1) 通过提供的网站地址(大概100-200个网站),网页抓取程序能不断抓取网页和其它类型的文件(如Excel、PDF、Word、ppt及zip类型),并且程序能够根据事先提供的规则,过滤掉不相干的下载内容。
(2) 程序能够搜索这些抓取的内容,并能对这些抓取文件按照油田名进行分类,然后放到服务器不同的目录中。
- [通讯与服务]在总带宽资源没有大幅增加之前,不适宜大幅度降低资费
comsci
资源
降低通讯服务资费,就意味着有更多的用户进入,就意味着通讯服务提供商要接待和服务更多的用户,在总体运维成本没有由于技术升级而大幅下降的情况下,这种降低资费的行为将导致每个用户的平均带宽不断下降,而享受到的服务质量也在下降,这对用户和服务商都是不利的。。。。。。。。
&nbs
- Java时区转换及时间格式
Cwind
java
本文介绍Java API 中 Date, Calendar, TimeZone和DateFormat的使用,以及不同时区时间相互转化的方法和原理。
问题描述:
向处于不同时区的服务器发请求时需要考虑时区转换的问题。譬如,服务器位于东八区(北京时间,GMT+8:00),而身处东四区的用户想要查询当天的销售记录。则需把东四区的“今天”这个时间范围转换为服务器所在时区的时间范围。
- readonly,只读,不可用
dashuaifu
jsjspdisablereadOnlyreadOnly
readOnly 和 readonly 不同,在做js开发时一定要注意函数大小写和jsp黄线的警告!!!我就经历过这么一件事:
使用readOnly在某些浏览器或同一浏览器不同版本有的可以实现“只读”功能,有的就不行,而且函数readOnly有黄线警告!!!就这样被折磨了不短时间!!!(期间使用过disable函数,但是发现disable函数之后后台接收不到前台的的数据!!!)
- LABjs、RequireJS、SeaJS 介绍
dcj3sjt126com
jsWeb
LABjs 的核心是 LAB(Loading and Blocking):Loading 指异步并行加载,Blocking 是指同步等待执行。LABjs 通过优雅的语法(script 和 wait)实现了这两大特性,核心价值是性能优化。LABjs 是一个文件加载器。RequireJS 和 SeaJS 则是模块加载器,倡导的是一种模块化开发理念,核心价值是让 JavaScript 的模块化开发变得更
- [应用结构]入口脚本
dcj3sjt126com
PHPyii2
入口脚本
入口脚本是应用启动流程中的第一环,一个应用(不管是网页应用还是控制台应用)只有一个入口脚本。终端用户的请求通过入口脚本实例化应用并将将请求转发到应用。
Web 应用的入口脚本必须放在终端用户能够访问的目录下,通常命名为 index.php,也可以使用 Web 服务器能定位到的其他名称。
控制台应用的入口脚本一般在应用根目录下命名为 yii(后缀为.php),该文
- haoop shell命令
eksliang
hadoophadoop shell
cat
chgrp
chmod
chown
copyFromLocal
copyToLocal
cp
du
dus
expunge
get
getmerge
ls
lsr
mkdir
movefromLocal
mv
put
rm
rmr
setrep
stat
tail
test
text
- MultiStateView不同的状态下显示不同的界面
gundumw100
android
只要将指定的view放在该控件里面,可以该view在不同的状态下显示不同的界面,这对ListView很有用,比如加载界面,空白界面,错误界面。而且这些见面由你指定布局,非常灵活。
PS:ListView虽然可以设置一个EmptyView,但使用起来不方便,不灵活,有点累赘。
<com.kennyc.view.MultiStateView xmlns:android=&qu
- jQuery实现页面内锚点平滑跳转
ini
JavaScripthtmljqueryhtml5css
平时我们做导航滚动到内容都是通过锚点来做,刷的一下就直接跳到内容了,没有一丝的滚动效果,而且 url 链接最后会有“小尾巴”,就像#keleyi,今天我就介绍一款 jquery 做的滚动的特效,既可以设置滚动速度,又可以在 url 链接上没有“小尾巴”。
效果体验:http://keleyi.com/keleyi/phtml/jqtexiao/37.htmHTML文件代码:
&
- kafka offset迁移
kane_xie
kafka
在早前的kafka版本中(0.8.0),offset是被存储在zookeeper中的。
到当前版本(0.8.2)为止,kafka同时支持offset存储在zookeeper和offset manager(broker)中。
从官方的说明来看,未来offset的zookeeper存储将会被弃用。因此现有的基于kafka的项目如果今后计划保持更新的话,可以考虑在合适
- android > 搭建 cordova 环境
mft8899
android
1 , 安装 node.js
http://nodejs.org
node -v 查看版本
2, 安装 npm
可以先从 https://github.com/isaacs/npm/tags 下载 源码 解压到
- java封装的比较器,比较是否全相同,获取不同字段名字
qifeifei
非常实用的java比较器,贴上代码:
import java.util.HashSet;
import java.util.List;
import java.util.Set;
import net.sf.json.JSONArray;
import net.sf.json.JSONObject;
import net.sf.json.JsonConfig;
i
- 记录一些函数用法
.Aky.
位运算PHP数据库函数IP
高手们照旧忽略。
想弄个全天朝IP段数据库,找了个今天最新更新的国内所有运营商IP段,copy到文件,用文件函数,字符串函数把玩下。分割出startIp和endIp这样格式写入.txt文件,直接用phpmyadmin导入.csv文件的形式导入。(生命在于折腾,也许你们觉得我傻X,直接下载人家弄好的导入不就可以,做自己的菜鸟,让别人去说吧)
当然用到了ip2long()函数把字符串转为整型数
- sublime text 3 rust
wudixiaotie
Sublime Text
1.sublime text 3 => install package => Rust
2.cd ~/.config/sublime-text-3/Packages
3.mkdir rust
4.git clone https://github.com/sp0/rust-style
5.cd rust-style
6.cargo build --release
7.ctrl